Author :
Abstract
Bu çalışma, öğrenme analitiklerinin eğitimdeki rolünü ve bireyselleştirilmiş öğrenme süreçlerine katkısını incelemektedir. Öğrenme analitikleri, öğrenci performans verilerini toplayarak, öğretim süreçlerini optimize etmekte ve eğitimde veri odaklı karar alma mekanizmalarını güçlendirmektedir. Çalışmada, öğrenme analitiklerinin kişiselleştirilmiş eğitimi nasıl desteklediği, öğrenci motivasyonu ve akademik performans üzerindeki etkileri ele alınmıştır. Ayrıca, veri tabanlı karar destek sistemlerinin öğretmenler ve yöneticiler için sunduğu avantajlar ve eğitim politikalarına olan katkıları değerlendirilmiştir. Bununla birlikte, öğrenme analitiklerinin uygulanabilirliği konusunda karşılaşılan etik, teknik ve pedagojik sınırlamalar da ele alınmıştır. Özellikle veri gizliliği, güvenlik sorunları ve teknik altyapı eksiklikleri gibi zorluklar, bu sistemlerin eğitimde yaygınlaşmasını engelleyen faktörler olarak öne çıkmaktadır. Çalışma, öğrenme analitiklerinin eğitimde daha etkin bir şekilde uygulanabilmesi için veri güvenliği politikalarının güçlendirilmesi, öğretmenlerin veri okuryazarlığının artırılması ve altyapı yatırımlarının yapılması gerektiğini vurgulamaktadır. Sonuç olarak, öğrenme analitiklerinin, eğitimde bireyselleştirilmiş öğrenme deneyimlerini geliştirme potansiyeline sahip olduğu ancak etkili ve etik kullanımı için belirli düzenlemelerin yapılmasının gerekliliği ortaya konmuştur.
Keywords
Abstract
This study examines the role of learning analytics in education and its contribution to individualized learning processes. By collecting student performance data, learning analytics optimize teaching processes and strengthen data-driven decision-making mechanisms in education. The study examines how learning analytics support personalized learning and their impact on student motivation and academic performance. Furthermore, the advantages of data-driven decision support systems for teachers and administrators and their contributions to educational policies are evaluated. However, the ethical, technical and pedagogical limitations encountered in the applicability of learning analytics are also discussed. In particular, challenges such as data privacy, security issues and technical infrastructure deficiencies stand out as factors preventing the widespread use of these systems in education. The study emphasizes that in order to implement learning analytics more effectively in education, data security policies need to be strengthened, teachers' data literacy needs to be increased, and infrastructure investments need to be made. As a result, it is concluded that learning analytics have the potential to enhance individualized learning experiences in education, but certain regulations need to be made for their effective and ethical use.
